package sort;


import java.util.Deque;
import java.util.LinkedList;

/**
 * @author 兴趣使然黄小黄
 * @version 1.0
 * 排序算法
 */
@SuppressWarnings({"all"})
public class Sort {
    /**
     * 直接插入排序  时间复杂度最好 O(n) 平均 O(n^2)
     * 稳定
     * @param array
     */
    public static void insertSort(int[] array) {
        // 默认初始0下标有序
        for (int i = 1; i < array.length; i++){
            int temp = array[i];
            int j = i - 1;
            while (j >= 0) {
                if(array[j] > temp){
                    array[j+1] = array[j];
                }else {
                    break;
                }
                j--;
            }
            array[j+1] = temp;
        }
    }

    /**
     * 希尔排序 平均时间复杂度O(n^1.3)
     * 不稳定
     * @param array
     */
    public static void shellSort(int[] array){
        int gap = array.length;
        while (gap > 1){
            gap /= 2;
            shell(array, gap);
        }
    }
    private static void shell(int[] array, int gap){
        for (int i = gap; i < array.length; i++){
            int temp = array[i];
            int j = i - gap;
            while (j >= 0) {
                if(array[j] > temp){
                    array[j+gap] = array[j];
                }else {
                    break;
                }
                j -= gap;
            }
            array[j+gap] = temp;
        }
    }

    /**
     * 选择排序  时间复杂度O(n^2)  空间复杂度O(1)
     * 不稳定
     * @param arr
     */
    public static void selectSort(int[] arr){
        //选择排序过程
        for (int i = 0; i < arr.length - 1; i++) {
            int minIndex = i; //假定最小索引，最小值为第一个元素
            int min = arr[minIndex];
            for (int j = i + 1; j < arr.length; j++) {
                if (min > arr[j]){
                    //更新最小值
                    min = arr[j];
                    minIndex = j;
                }
            }
            //将最小值放进arr[i]
            if (i != minIndex){
                arr[minIndex] = arr[i];
                arr[i] = min;
            }
        }
    }

    // 用于交换i j下标值的方法
    private static void swap(int[] arr, int i, int j){
        int temp = arr[i];
        arr[i] = arr[j];
        arr[j] = temp;
    }

    /**
     * 冒泡排序 不考虑优化的情况下 时间复杂度O(n^2)  空间复杂度O(1)
     * 稳定
     * @param array
     */
    public static void bubbleSort(int[] array){
        for (int i = 0; i < array.length - 1; i++) {
            boolean flag = false; //用于标记是否进行了交换，true则说明进行了交换，false表示无
            for (int j = 0; j < array.length - i - 1; j++) {
                if(array[j] > array[j+1]){
                    //如果前面的数比后面的数大，则交换
                    flag = true; //标记进行了交换
                    swap(array, j, j+1);
                }
            }
            if (flag == false){
                //如果没有进行交换则直接退出，说明排序已经完成
                return;
            }
        }
    }

    /**
     * 根据arr创建大根堆
     * @param arr
     */
    private static void createHeap(int[] arr){
        // 从最后一个父节点开始
        for (int parent = (arr.length-1-1) / 2; parent >= 0; parent--) {
            siftDown(arr, parent, arr.length);
        }
    }
    private static void siftDown(int[] arr, int parent, int len){
        // 根据parent向下调整以parent为堆顶所在的堆
        int child = 2 * parent + 1; // 指向左孩子
        while(child < len){
            if(child + 1 < len && arr[child+1] > arr[child]){
                child++; // 指向右孩子
            }
            if(arr[child] > arr[parent]){
                swap(arr, parent, child);
                parent = child;
                child = 2 * parent + 1;
            }else {
                break;
            }
        }
    }

    /**
     * 堆排序 时间复杂度 O(nlogn)  空间复杂度 O(1)
     * 不稳定
     * @param arr
     */
    public static void heapSort(int[] arr){
        // 先创建大根堆
        createHeap(arr);
        int end = arr.length - 1; // 从后往前依次与堆顶交换
        while (end > 0){
            swap(arr, 0, end);
            siftDown(arr, 0, end);
            end--;
        }
    }

    // 用于快速排序中返回每次结束后基准数的下标
    private static int partition(int[] array,int left,int right){
        //定义基准数和左右指针
        int l = left;
        int r = right;
//        int baseIndex = getBaseIndex(array, left, right);
//        swap(array, baseIndex, left); 三数求中优化
        int base = array[left];
        //循环，将比基准数小的放在左边，比基准数大的放在右边
        while (l < r){
            //先从右边找比基准数小的，停下
            while (l < r && array[r] >= base){
                r--;
            }
            //从左边找比基准数大的，停下
            while (l < r && array[l] <= base){
                l++;
            }
            //此时已经找到对应的l 和 r，进行交换
            swap(array, l, r);
        }
        //至此，基准数两边都按照需要排好了，只需要将基准数与lr相遇的位置进行交换
        array[left] = array[l];
        array[l] = base;
        return l;
    }

    /**
     * 快速排序的递归实现
     * @param array
     */
    public static void quickSort(int[] array){
        quickFunc(array, 0, array.length-1);
    }
    private static void quickFunc(int[] array, int start, int end){
        if (start >= end){
            return;
        }
        int pivot = partition(array, start, end); // 根据每轮划分后的继续递归
        quickFunc(array, start, pivot-1);
        quickFunc(array, pivot+1, end);
    }

    /**
     * 快速排序 非递归实现
     * @param array
     */
    public static void quickSort2(int[] array) {
        Deque<Integer> stack = new LinkedList<>();
        int left = 0;
        int right = array.length-1;
        int pivot = partition(array,left,right);
        stack.push(left);
        stack.push(right);
        while (!stack.isEmpty()){
            right = stack.poll();
            left = stack.poll();
            pivot = partition(array, left, right);
            if(pivot > left+1) {
                // pivot左边有两个以上
                stack.push(left);
                stack.push(pivot-1);
            }
            if(pivot < right-1) {
                // pivot右边有两个以上
                stack.push(pivot+1);
                stack.push(right);
            }
        }
    }

    // 三数取中法优化快速排序 只需要和left进行交换 后继续与left为基准数即可
    private static int getBaseIndex(int[] array, int left, int right){
        int mid = left - (left - right) / 2;
        int midNum = array[mid];
        if(array[left] < array[right]){
            if(midNum < array[left]){
                return left;
            }else if(midNum < array[right]){
                return mid;
            }else{
                return right;
            }
        }else{
            if(midNum < array[right]){
                return right;
            }else if(midNum < array[left]){
                return mid;
            }else{
                return left;
            }
        }
    }

    /**
     * 归并排序的递归实现 时间复杂度O(nlogn) 空间复杂度O(n)
     * 稳定
     * @param array
     */
    public static void mergeSort(int[] array){
        int left = 0;
        int right = array.length - 1;
        mergeSortFunc(array, left, right);
    }
    private static void mergeSortFunc(int[] array, int left, int right){
        // 分治
        if (left >= right){
            return;
        }
        int mid = left - (left - right) / 2;
        mergeSortFunc(array, left, mid);
        mergeSortFunc(array, mid+1, right);
        // 合并
        merge(array, left, right, mid);
    }
    private static void merge(int[] array, int left, int right, int mid){
        // 合并
        int l = left;
        int r = mid + 1;
        // 合并两个数组 变为有序
        int[] temp = new int[right-left+1];
        int index = 0; // 指向temp辅助数组的索引
        while (l <= mid && r <= right){
            if (array[l] <= array[r]){
                temp[index++] = array[l++];
            }else {
                temp[index++] = array[r++];
            }
        }
        // 处理剩余的
        while (l <= mid){
            temp[index++] = array[l++];
        }
        while (r <= right){
            temp[index++] = array[r++];
        }
        // 覆盖原数组相应位置
        for (int i = 0; i < temp.length; i++) {
            array[i+left] = temp[i];
        }
    }

    /**
     * 归并排序的非递归实现
     * @param array
     */
    public static void mergeSort2(int[] array){
        int gap = 1; // 先从每组只有一个元素有序开始归并
        while (gap < array.length){
            for (int i = 0; i < array.length; i += 2*gap) {
                int left = i;
                int mid = left + gap - 1;
                int right = mid + gap;
                // 防止越界
                if (right >= array.length){
                    right = array.length - 1;
                }
                if (mid >= array.length){
                    mid = array.length - 1;
                }
                merge(array, left, right, mid);
            }
            gap *= 2;
        }
    }


}
